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특징 스케일링

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기계 학습과 데이터 마이닝

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지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
구조화 예측 그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 인지 컴퓨팅 딥 러닝 딥드림 생성적 적대 신경망 확산 모델 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
인간 참여학습 러닝 커브 크라우드소싱 인간 참여형
모델 진단 러닝 커브
이론 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
회의/저널 NeurIPS ICML ICLR ML JMLR
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록 기계 탈학습 지식 증류 유사도 학습 대조 학습
v t e

특징 스케일링 또는 피처 스케일링은 데이터의 특징이나 독립 변수의 구간을 표준화하는 방법론이다. 데이터 프로세싱에서 이는 데이터 정규화로 정의되며, 이전 단계를 위한 처리 작업이다.

동기[편집]

가공 전의 실험 데이터(raw data)가 다양하고 넓게 퍼져 있기 때문에 기계 학습 분야의 여러 알고리즘은 정규화 없이는 만족스러운 결과를 얻지 못한다.

방법론[편집]

리스케일링[편집]

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표준화[편집]

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응용[편집]

경사 하강법에서 특징 스케일링은 알고리즘의 속도 제약을 완화해준다. SVM에서는 서포트 벡터를 찾는 시간을 감소시키며 커널 함수 공간 내에 알맞게 데이터 포인트를 위치시킨다.

같이 보기[편집]

표준 점수

외부 링크[편집]

Lecture by Andrew Ng on feature scaling

이 글은 컴퓨터 과학에 관한 토막글입니다. 여러분의 지식으로 알차게 문서를 완성해 갑시다.

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